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이스트소프트, 딥러닝 AI 콘퍼런스서 논문 발표

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딥러닝 분야 세계 최고 콘퍼런스2020 서 딥러닝 핵심기술 논문 발표

 

인공지능(AI) 서비스 기업 이스트소프트는 딥러닝 분야의 세계 최고 권위 콘퍼런스로 꼽히는 '표현학습국제학회(ICLR) 2020'에서 딥러닝 핵심기술에 대한 연구성과를 담은 논문을 발표했다고 29일 밝혔다.

 

올해로 8회째를 맞는 ICLR은 전세계 AI 콘퍼런스 중 가장 큰 규모를 자랑하는 학회다. 이번 콘퍼런스는 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 여파로 지난 26일부터 내달 1일(현지시간)까지 온라인으로 개최된다.

 

이번에 이스트소프트 AI 연구소 'AI플러스 랩' 연구원이 발표한 논문 주제는 '와서스테인 거리 기반 확률 분포 매칭을 통한 신경망의 은닉 유닛 정규화 기법(주태종, 강동구, 김병훈)'이다. 딥러닝의 핵심 기술인 정규화 기법에 대한 연구 성과를 담았다.

 

기존에 사용되던 통계 기반 방법론이 확률 분포의 다양한 특성을 반영하지 못하는 한계를 극복하고자 와서스테인 거리를응용해 확률 공간에서 직접적으로 정규화를 하는 방법론을 새롭게 제안한 것이 골자다.

 

해당 방법론은 딥러닝 모델이 학습 과정에서 과학습(Overfitting)되는 현상을 방지해 모델의 성능을 향상시키는 효과가 있다는 게 회사 측 설명이다. 실제로 이 방법론을 이미지 분류·자연어 처리 분야에 적용한 결과, 벤치마킹 성능이 향상된 것으로 나타났다.

 

변형진 이스트소프트 AI 플러스 랩 금융파트 수석은 "현재 해당 기법을 자사 AI 투자 알고리즘의 포트폴리오 최적화 모형에 핵심 기법으로 사용 중"이라며 "금융 알고리즘에 해당 기법을 적용했을 때 모델이 특정 시기의 복잡한 패턴을 외우지 않고 여러 기간에서 공통적으로 일어나는 간단한 패턴을 효과적으로 발견해내는 성과가 나왔다"고 말했다.

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